- À propos de ce poste
Je suis le fondateur de BinomLabs, une start-up innovante qui révolutionne les laboratoires de biochimie via une plateforme en ligne. Nous calculons des données fortement corrélées aux résultats expérimentaux dans les laboratoires biochimiques et pharmaceutiques, ce qui réduit considérablement les erreurs ainsi que le gaspillage financier et de ressources. Notre technologie intègre l'apprentissage automatique, la thermodynamique classique et les paramètres de stabilité, ce qui pourrait permettre aux laboratoires américains d'économiser 1,5 milliard de dollars par an en éliminant les expériences in vitro infructueuses. J'ai créé un système en ligne complet mais j'ai besoin d'un cofondateur possédant les compétences nécessaires pour développer et renforcer cette plateforme. Le candidat idéal doit être une personne passionnée possédant une compréhension approfondie du développement commercial, de la stratégie marketing et du growth hacking. Des expériences antérieures dans un environnement de start-up et/ou dans le secteur de la biochimie seraient considérablement bénéfiques. En tant que cofondateur, vous travaillerez à mes côtés pour faire de BinomLabs l'entité pionnière dans ce domaine.
- Idée
Notre start-up, BinomLabs, est la pionnière d'une plateforme en ligne conçue pour soutenir les entreprises biochimiques et pharmaceutiques. Nous offrons la possibilité de générer des données expérimentales préliminaires avant d'exécuter des expériences à enjeux élevés, réduisant ainsi considérablement les erreurs et le gaspillage de ressources. En utilisant la théorie thermodynamique classique, les techniques d'apprentissage automatique et une nouvelle application des paramètres de stabilité, nous fournissons des informations calculées qui sont systématiquement alignées sur les données produites dans les laboratoires de biochimie.
- Problèmes
Réduire les coûts financiers des études in vitro qui ne donnent pas de résultats pouvant être distingués des erreurs expérimentales
- Solution
Nous proposons des données calculées qui reflètent l'affinité de liaison des biomolécules. Cela est directement lié aux résultats expérimentaux, ce qui permet aux biochimistes d'évaluer la faisabilité de leurs expériences.